## PROYEKSI DINAMIKA PENDAPATAN ASLI DAERAH NUSA TENGGARA BARAT
1 Zulkieflimansyah, 2 Muhammad Nurjihadi, 3 Diah Anggeraini Hasri,
4 Nova Adhitya Ananda, 5 Lukmanul Hakim
1,2,3,4,5 Universitas Teknologi Sumbawa 1 zulkieflimansyah@uts.ac.id , 2 m.nurjihadi@uts.ac.id , 3 diah.anggeraini.hasri@uts.ac.id,
4 nova.adhitya.ananda@uts.ac.id, 5 lukman.hakim@uts.ac.id

## ABSTRACT
Original Local Government Revenue (PAD) is one of the regional government sources of income that are collected from specific taxpayers, retributions, profits of government-owned businesses, and other relevant and legitimate sources of income. This study aims to provide recommendations on how the government  of  West  Nusa  Tenggara  Province  could  increase  their  PAD.  This  research  is  a quantitative  study  using  a  dynamic  system  approach  and  time  series  analysis  such  as  linear, quadratic,  exponential-growth,  and  s-curve  models.  In  dynamic  system  modeling,  the  influencing factors  are  derived  from  tax  base  variables  such  as  amount,  mutation,  tariff,  and  level  of  PKB payment. Results Based on research with a dynamic system approach, it was found that a 1% increase in the level of payment of two-wheeled motorized vehicle taxpayers could increase 1% PAD, while for other  vehicles  it  increased  2%  PAD.  The  time-series  approach  results  that  the  best  model  in projecting PAD is to use a linear model, use the S-Curve model for local taxes, regional levies using exponential  growth,  and  HPKDY,  and  other  legitimate  PAD  using  a  quadratic  model.  The  use  of dynamic systems and time series results in an estimated PAD that has an upward trend .
Key Words: PAD, dynamic system, tax vehicle, time series, MAPE

## ABSTRAK
Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  merupakan  salah  satu  sumber  pembiayaan  pembangunan  daerah dalam  masa  otonomi  daerah.  Sumber  PAD  adalah  pajak  daerah,  retribusi  daerah,  hasil  pegelolaan kekayaan  daerah  yang  dipisahkan,  dan  lain-lain  PAD  yang  sah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan rekomendasi untuk pemerintah dalam merencanakan target penerimaan PAD. Penelitian ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan  pendekatan  system  dinamik  dan  analisis time  series seperti  model linear,  quadratic,  exponential-growth dan s-curve dalam  membuat  model proyeksi penerimaan PAD di Provinsi NTB. Pada pemodelan system dinamik, penentuan faktor yang mempengaruhi  berasal  dari  variabel tax  base seperti  jumlah  kendaraan,  mutasi,  tarif  dan  tingkat pembayaran PKB. Berdasarkan hasil penelitian dengan pendekatan system dinamik diperoleh bahwa kenaikan 1% tingkat pembayaran wajib pajak kendaraan bermotor roda dua, dapat meningkatkan 1% PAD,  sedangkan  untuk  kendaraan  lainnya  meningkatkan  2%  PAD.  Pendekatan time  series menghasilkan  bahwa  model  terbaik  dalam  memproyeksi  PAD  adalah  dengan  menggunakan  model linear,  sedangkan  komponen  PAD  lain  menggunakan  model S-Curve untuk  pajak  daerah,  retribusi daerah  menggunakan exponential-growth dan  HPKDY  serta  lain-lain  PAD  yang  sah  menggunakan model quadratic . Penggunaan system dinamik dan time series menghasilkan dinamika proyeksi PAD memiliki tren yang menaik.
Kata kunci : PAD, sistem dinamik, PKB, time series, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Desentralisasi  pemerintah  dan  otonomi daerah  mulai  benar-benar  diterapkan  di Indonsesia  pada  tahun  1999  melalui  Undang- Undang Nomor 22 tentang Pemerintah Daerah dan  Undang-Undang  Nomor  25  tentang
Perimbangan  Keuangan  antara  Pemerintah Pusat  dan  Daerah  (BPK  RI,  2020).  Adanya kebijakan tersebut mendorong pemerintah  untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan dalam  pembangunan  daerah  secara  mandiri. Pembangunan  daerah  merupakan  bagian  dari pembangunan  nasional  yang  dilakukan  untuk mencapai aspek pertumbuhan wilayah
( efficiency ), pemerataan ( equity ) dan berkelanjutan  ( sustainability )  yang  lebih berdimensi  lokal  dalam  ruang  dan  berkaitan dengan aspek sosial ekonomi wilayah (Taufick, 2016). Salah satu sumber pembiayaan  pemerintah  dalam  pelaksanaan otonomi  daerah  adalah  melalui  Pendapatan Asli Daerah (PAD).
Pendapatan
Asli Daerah (PAD) merupakan  semua  penerimaan  daerah  yang berasal  dari  sumber  ekonomi  asli  daerah. Pendapatan  Asli  Daerah  dipisahkan  menjadi empat  jenis  pendapatan,  yaitu  pajak  daerah, retribusi    daerah,  lain-lain  Pendapatan  Asli Daerah  yang  sah  dan  hasil  pengelolaan kekayaan  milik  daerah  yang  dipisahkan
(Halim,  2004).  Untuk  meningkatkan  PAD, pemerintah  daerah  memiliki  strategi  masing- masing  dalam  upaya  optimalisasi  sumber PAD.  Hal  ini  juga  dilakukan  oleh  pemerintah Provinsi  Nusa  Tenggara  barat  (NTB)  yang tertuang pada dokumen
Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah NTB
Tahun 2019 -2023. Berdasarkan  data  dari  Badan  Pengelolaan
Pendapatan  Daerah (Bappenda)  Provinsi  NTB tahun 2020, menunjukkan bahwa menunjukkan  bahwa  realisasi  PAD  semakin mengalami peningkatan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Sumber : Bappenda Provinsi NTB, 2020
Gambar 1. Realisasi PAD Provinsi NTB Tahun 2008-2020
Tabel 1. Komponen PAD NTB Tahun 2017-2020 Komponen PAD 2017 2018 2019 2020 Pajak Daerah 1.180.802.224.047  1.269.688.670.076  1.404.964.803.251  1.328.307.081.373 Retribusi Daerah 23.086.112.714 21.271.223.932 21.480.849.525 16.454.253.859 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah Yang Dipisahkan (HPKDYD) 163.852.468.137 60.080.960.356 54.173.704.673 61.121.457.472 Lain-Lain PAD Yang Sah 316.727.904.695 309.376.853.009 326.863.388.406 409.925.556.197 PAD 1.684.468.709.593  1.660.417.707.373  1.807.482.745.855  1.815.808.348.901 Sumber : Bappenda Provinsi NTB, 2020 Laju  pertumbuhan  PAD  rata-rata  sebesar 3,88% yang mengalami fluktuasi setiap tahun. Berdasakan data yang diperoleh dari Bappenda,  juga  diperoleh  bahwa  sumber terbesar  PAD  Provinsi  NTB  pada  tahun  2020 berasal  dari  penerimaan  pajak  daerah  sebesar 73%,  sedangkan  sumber  yang  terkecil  berasal dari  retribusi  daerah  yaitu  sebesar  1%.  Akan tetapi,  jika  dilihat  dari  pertumbuhannya,
komponen  retribusi  daerah  memiliki  rata-rata pertumbuhan  yang  tinggi  yaitu  sebesar 39,18%,  sedangkan  pajak  daerah  sebagai sumber  PAD  terbesar  memiliki  rata-rata pertumbuhan sebesar 6,18%. Adapun perkembangan  komponen  PAD  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 menunjukkan bahwa pajak daerah memiliki kontribusi tertinggi pada PAD. Pajak
daerah  Provinsi  NTB  bersumber  dari  Pajak Kendaraan  Bermotor  (PKB),  Bea  Balik  Nama Kendaraan  Bermotor  (BBNKB),  Pajak  Bahan Bakar  Kendaraan  Bermotor  (PBBKB),  Pajak Air  Permukaan  (PAP)  dan  pajak  rokok. Penetapan dan pemungutan pajak daerah dapat diatur  oleh  pemerintah  berdasarkan  potensi yang  dimiliki  oleh  daerah  tersebut  (Lutfi, 2006)
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari Bappenda Provinsi NTB tahun 2021, PKB dan
BBNKB  memili  nilai  pendapatan  yang  relatif sama  yaitu  kisaran  26-30%  dari  total  rata-rata pajak daerah tahun 2017-2020. Nilai perolehan ini  menurut  Bappenda  Provinsi  NTB  masih dapat  ditingkatkan.  Hal  ini  disebabkan  karena nilai  tersebut  hanya  berasal  dari  sekitar  50% wajib  pajak  kendaraan  bermotor.  Adapun rincian  pendapatan  pajak  daerah  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Sumber Pendapatan Pajak Daerah Provinsi NTB Tahun 2017 - 2020 Sumber Pajak Daerah 2017 2018 2019 2020 PKB 324.423.070.254 389.092.415.685 437.162.593.976 431.770.395.544 BBNKB 313.246.961.803 357.905.450.856 404.010.279.256 281.722.945.739 PBBKB 198.672.284.249 230.104.721.006 268.968.064.291 254.180.839.093 Pajak Air Permukaan 1.002.734.493 930.967.523 896.510.644 1.229.684.364 Pajak Rokok 343.457.173.248 291.655.115.006 293.927.355.084 359.403.216.633 Pajak Daerah 1.180.802.224.047  1.269.688.670.076  1.404.964.803.251  1.328.307.081.373 Sumber : Bappenda Provinsi NTB, 2020 Tabel 3. Perkembangan Penambahan Wajib Pajak Kendaraan Bermotor Provinsi NTB Kota 2016 2017 2018 2019 2020 Kota Mataram 11,496       20,619       20,481       21,015      12,752 Kota Bima 2,136         3,643         4,003         3,962        3,252 Kab. Sumbawa Barat 1,945         3,551         4,026         4,058        3,109 Kab. Sumbawa 5,159         8,736         9,977       10,213        7,450 Kab. Lombok Utara 4,655         5,217         5,252         7,124        3,622 Kab. Lombok Timur 12,934       21,951       25,409       26,738      19,364 Kab. Lombok Tengah 9,499       16,510       18,583       21,277      16,109 Kab. Lombok Barat 13,800       14,880       17,000       19,574      12,309 Kab. Dompu 2,053         2,861         2,890         2,958        2,153 Kab. Bima 3,609         4,788         4,874         5,005        4,949 Jumlah 67,286     102,756     112,495     121,924      85,069 Sumber : Bappenda Provinsi NTB, 2020 Berdasarkan data tersebut, rata-rata pertumbuhan  PKB  adalah  10,01%,  BBNKB 9,03%,  PBBKB  8,62%,  pajak  air  permukaan 8,41% dan pajak rokok 1,41%. Hal ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Barrat dan  Smith  (2005).  Penerimaan  PKB  dan BBNKB  diperngaruhi  oleh  jumlah  kendaraan, migrasi  kendaraan,  densitas,  penambahan kendaraan dan kepatuhan wajib pajak (Rosdiana,  2009).  Dalam  penelitian  tersebut,
Rosdiana  menggunakan  sistem  dinamik  untuk melakukan proyeksi PKB dan BBNKB.
Tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2019, PKB selalu mempunyai kontribusi yang tinggi untuk  pajak  daerah  di  Provinsi  NTB.  Hal  ini juga sejalan dengan peneliitian yang dilakukan oleh  Barratt  dan  Smith  (  2005).  Tingginya kontribusi PKB terhadap pajak daerah disebabkan
dengan meningkatnya
pertumbuhan  jumlah  kendaraan  di  Provinsi NTB  dengan  tingkat  pertumbuhan  rata-rata
adalah 2%. Jumlah kendaraan yang meningkat akan  mengakibatkan  peningkatan  jumlah wajib  pajak.  Hal  ini  tentunya  secara  teoritis akan  menyebabkan  pendapatan  pajak  daerah dari  PKB  akan  semakin  meningkat  tiap tahunnnya.  Adapun  perkembangan  jumlah wajib pajak dapat dilihat pada Tabel 3.
Fenomena ini menjadi sebuah permasalahan  yang  menarik  untuk  dianalisis menjadi  suatu research  problem tentang potensi  penerimaan  PKB  pada  tahun  yang akan  datang  dalam  meningkatkan  PAD Provinsi  NTB.    Penelitian  serupa  juga  telah dilakukan oleh Rosdiana (2009) yang membuat  model  dinamika  proyeksi  PKB  dan BBNKB dengan menggunakan system dinamik,  Hidayat  et  al  (2008)  yang  membuat model  proyeksi  PAD  berdasarkan  retribusi daerah  dengan  menggunakan  system  dinamik, Latipah  et  al  (2019)  yang  membuat  model PAD dengan pendekatan model Grey-markov, serta  strategi  PAD  yang  dibuat  oleh  Hakim  et al  (2018)  dengan  menggunakan  analysis SWOT  dan  QSPM.  Penelitian-penelitian tersebut  melakukan  proyeksi  PAD  dengan berfokus pada masing-masing factor penyumbang PAD, akan tetapi dalam penelitian  ini,  model  PAD  disusun  dengan melibatkan  semua  komponen  PAD  baik  pajak daerah,  retribusi  daerah,  PAD  lain  yang  sah dan  hasil  pengelolaan  kekayaan  daerah  yang dipisahkan.  Untuk  itu,  melalui research ini, peneliti  melakukan  proyeksi  penerimaan  PKB terhadap  PAD  serta  proyeksi  komponen  PAD yang  lain  dalam  peningkatan  pendapatan daerah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pendapatan asli  daerah  (PAD)  bersumber dari  pajak  daerah,  retribusi  daerah,  Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah
Yang Dipisahkan  (HKDYD),  dan  lain-lain  PAD yang  sah  (Aryadi  et  al.,  2019).  Pajak  daerah merupakan  kontribusi  wajib  kepada  daerah yang  terutang  oleh  orang  pribadi  atau  badan yang  bersifat  memaksa  berdasarkan  undang- undang  dengan  tidak  mendapatkan  imbalan secara langsung dan digunakan untuk keperluan daerah bagi sebesar-besarnya kemakmuran rakyat (Astuti et al., 2021). Pajak daerah  merupakan  pajak  yang  dikenakan  oleh pemerintah  daerah  kepada  penduduk  yang mendiami wilayah yurisdiksinya, tanpa langsung  memperoleh  kontraprestasi  yang diberikan  oleh  pemerintah  daerah  yang
memungut  pajak  daerah  yang  dibayarkannya (Lutfi, 2006).
Pajak  daerah  yang  baik  adalah  pajak daerah  yang  memiliki  kriteria  mudah  dikelola oleh  daerah,  hanya  dibebankan  ke  sebagian besar  penduduk  lokal  dan  tidak  menimbulkan masalah  persaingan  antar  pemerintah  daerah dan  menghasilkan  pendapatan  yang    sesuai dengan  tingkat  otonomi  fiskal  daerah,    (Bird, 2000).
Pajak  daerah  terbagi  menjadi  dua  yaitu pajak  provinsi  dan  pajak  kabupaten.  Adapun yang  termasuk  pada  pajak  provinsi  adalah Pajak  Kendaraan  Bermotor  (PKB),  Bea  Balik Nama  Kendaraan  Bermotor  (BBNKB),  Pajak Bahan  Bakar  Kendaraan  Bermotor  (PBBKB), Pajak  Air  Permukaan  (PAP)  dan  pajak  rokok. Adapun  tarif  pajak  daerah  yang  diatur  dalam Undang-Undang  Republik  Indonesi  No.  28 Tahun  2009  tentang  Pajak  Daerah  dan Retribusi  daerah  untuk  pajak  provinsi  dapat dilihat pada Tabel 4.
Pajak  Kendaraan  Bermotor  merupakan salah  satu  sumber  pajak  daerah  dengan kontribusi yang tinggi dalam PAD.
Berdasarkan data yang diperoleh dari Bapenda Provinsi  NTB,  realiasi  PKB  yang  tinggi ternyata hanya baerasal dari sekitar 50% Wajib Pajak  (WP).  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa kesadaran dan kepatuhan WP dalam melakukan  pembayaran  pajak  masih  rendah. Kepatuhan  dalam  hukum  pajak  memiliki  arti umum  sebagai  melaporkan  secara  benar  dasar pengenaan  pajak,  memperhitungkan  secara benar kewajiban, tepat waktu dalam pengembalian,  dan  tepat  waktu  membayar jumlah  yang  dihitung  (Franzoni,  1999). Jumlah  wajib  pajak  yang  tidak  melakukan pembayaran  pajak  kendaraan  bermotor  dapat dilihat pada Tabel 5.
Retribusi adalah pungutan daerah sebagai  pembayaran  atas  jasa  atau  pemberian izin  tertentu  yang  khusus  disediakan  dan/atau diberikan oleh pemda untuk kepentingan orang pribadi  atau  badan.  Berdasarkan  objeknya, retribusi  dibagi  menjadi  tiga  golongan,  yaitu (Aryadi  et  al.,  2019)  retribusi  jasa  umum, retribusi  perizinan  tertentu  dan  retribusi  jasa usaha.  Retribusi  jasa  umum  teridiri  dari retribusi  pelayanan  kesehatan  dan  retribusi biaya  cetak.  Retribusi  jasa  usaha  terdiri  dari retribusi pemakaian kekayaan daerah, retribusi tempat menginap/ pesanggarahan/ villa, retribusi  penjualan  produk  usaha  daerah,
retribusi  terminal,  tempat  rekreasi  dan  tempat olahraga. Sedangkan retribusi perizinan tertentu  teridir  dari  retribusi  izin/  trayek,  izin usaha  perikanan  dan  pemberian  perpanjangan IMTA  (Izin  Menggunakan  Tenaga  Asing) kepada pemberi tenaga kerja asing.
Kekayaan negara yang dipisahkan adalah  komponen  kekayaan  negara  yang pengelolaannya  diserahkan  kepada  Badan Usaha  Milik  Negara  atau  Badan  Usaha  Milik Daerah.  Pengelolaan  kekayaan  negara  yang dipisahkan ini merupakan subbidang keuangan negara  yang  khusus  ada  pada  negara-negara nonpublik.  Pemerintah  melakukan  investasi pada  BUMN.  BUMD  atau  lembaga  keuangan
negara/daerah lainnya sehingga timbul hak dan kewajiban  negara  berkenaan  dengan  investasi tersebut (Aryadi et al., 2019).
Selain jenis-jenis PAD diatas, pendapatan daerah dapat pula berasal dari lain- lain  PAD  yang  sah,  seperti  hasil  penjualan kekayaan  daerah  yang  tidak  dipisahkan,  jasa giro  atas  penyimpanan  uang  APBD  pada sebuah  bank  pemerintah,  pendapatan  bunga, keuntungan  selisih  nilai  tukar  rupiah  terhadap mata  uang  asing  dan  komisi,  potongan, ataupun  bentuk  lain  sebagai  akibat  dari penjualan dan atau pengadaan barang dan atau jasa oleh daerah. Tabel 4. Tarif Pajak Provinsi Jenis Pajak Provinsi Tarif Pajak 1. PKB  Kendaraan  Bernotor  Pribadi  yaitu  sebesar  1%  -  2%  untuk kendaraan pertama dan 2% - 10% untuk kendaraan kedua
 Kendaraan Bermotor Umum yang ditetapkan dengan Peraturan Daerah mempunyai tarif sebesar 0,5% - 1%
 Kendaraan Bermotor alat-alat berat dan besar mempunyai tarif sebesar 0,1% - 0,2% 2. BBNKB  Kendaraan  Bermotor  sebesar  20%  untuk  penyerahan  pertama dan 1% untuk penyerahan kedua dan seterusnya
 Kendaraan Bermotor alat-alat berat dan besar mempunyai tarif sebesar  0,75%  untuk  penyerahan  pertama  dan  0,075%  untuk penyerahan kedua dan seterusnya. 3. PBBKB 5% - 10% dari nilai jual bahan bakar kendaraan bermotor sebelum dikenakan Pajak Penambahan Nilai 4. Pajak Air Permukaan 10% dari nilai perolehan air permukaan 5. Pajak Rokok 10% dari cukai rokok
Sumber : Bappenda Provinsi NTB, 2020
Tabel 5. Jumlah WP yang Tidak bayar PKB Kota 2016 2017 2018 2019 2020 Kab. Bima 28,841 32,639          37,361            42,580            48,370 Kab. Dompu 20,288          22,943          26,130            29,755            33,812 Kab. Lombok Barat 70,255          80,741          89,982          102,032          124,367 Kab. Lombok Tengah 92,438        100,422        114,125          128,246          152,349 Kab. Lombok Timur 106,753        116,752        130,377          146,389          171,761 Kab. Lombok Utara 1,016          19,545          24,583            26,638            33,037 Kab. Sumbawa 41,433          47,001          55,332            62,801            73,634 Kab. Sumbawa Barat 17,072          18,489          20,933            23,626            27,138 Kota Bima 847            6,305          14,519            21,284            26,137 Kota Mataram 116,889        132,037        145,729          161,653          189,790 Jumlah 495,832        576,874        659,071          745,004          880,395 Sumber : Bappenda Provinsi NTB, 2020

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melakukan proyeksi atau peramalam nilai PAD. Peramalan yang dilakukan dibagi menjadi dua tahap  yaitu  proyeksi  dinamika  PAD  jika dilihat  dari  PKB  dengan  mengasumsikan komponen lainnya konstan. Tahap pertama ini dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan system dinamik.
Sistem dinamik adalah metode pendeskripsian kualitatif,  pemahaman,  dan  analisis  sistem kompleks  dalam  ruang  lingkup  proses, informasi,  dan  struktur  organisasi,  yang memudahkan  dalam  simulasi  pemodelan kuantitatif  dan  analisis  kebijakan  dari  struktur sistem  dan  control  (Wolstenholme  &  Coyle, 1984).  Metode  ini  menggunakan  hubungan sebab  akibat,  waktu  dan loop umpan  balik.
Sistem  dinamik  bersifat  tertutup,  sehingga variabel  lain  yang  tidak  berpengaruh  secara signifikan  menjadi  batasan  dalam  penelitian. Adapun  lamgkah-langkah  dalam  pemodelan sistem  dinamik  adalah problem  articulation, formulation of dynamic hypothesis, testing dan policy design and evaluation (Sterman, 2004). Keterkaitan  atau  umpan  balik  dari  variabel yang  berpengaruh  direpresentasikan  dalam Causal  Loop  Diagram (CLD),  sedangkan sistem  yang  menggambarkan  hubungan  antar variabel  direpresentasikan  dalam Stock  Flow Diagram (SFD).
Penggunaan  system  dinamik  mempunyai beberapa kelebihan yaitu dapat menggambarkan  situasi  sebenarnya,  data menambahkan  variabel  kualitatif  sebagai auxaliaries selain variable kuantitatif (Rosdiana,  2009).  Pada  system  dinamik  ini, akan  digambarkan  sensitivitas  perubahan persentase  jumlah  WP  yang  melakukan pembayaran  pajak  terhadap  PKB  yang berdampak  pada  PAD.  Sensitivitas  persentase tersebut  kemudian  digambarkan  dalam  suatu grafik  PKB  dan  PAD.  Pada  tapah  pertama  ini digunakan software Stella 9.0.1 .
Tahap  lanjutan  setelah  system  dinamik adalah  meramalkan  nilai  masing-masing komponen PAD dengan menggunakan pendekatan linear , quadratic , exponential
growth dan S-Curve .  Dengan  menggunakan pendekatan  tersebut,  akan  dipilih  model terbaik yang sangat mendekati data sebenarnya.  Adapun  persamaan  pada  masing- masing model tersebut sebagai berikut (Juanda & Junaidi, 2012).
Model linear :
……………………………(1) Model quadratic
…………………..(2)
Model Exponential Growth
……………………………….(3)
Model S-Curve
………………………….(4)
dengan T adalah variabel waktu.
Pemilihan model terbaik ini dilihat dari MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error ),  MAD ( Mean  Absolute  Deviation )  dan  MSD  ( Mean Squared  Devation ).  Semakin  kecil  nilai pengukuran  tersebut,  maka  model  yang diperoleh  semakin  baik  (Juanda  &  Junaidi, 2012). Metode ini merupakan metode peramalan  jangka  pendek  yang  menggunakan data  masa  lalu  untuk  memprediksikan  data yang  akan  datang  (Satyarini,  2007).  Metode yang sering digunakan pada analisis data time series adalah moving  average,  exponential smoothing,  regresi, dekomposisi  dan  ARIMA (Wilson & Keating, 2002).
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  bersumber  dari Badan Pendapatan Daerah (Bappenda) Provinsi  NTB.  Adapun  data  sekunder  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data PAD  Provinsi  NTB  beserta  komponennya, data  jumlah  wajib  pajak,  data  jumlah  wajib pajak  yang  melakukan  pembayaran  pajak  dan tarif  pajak  PKB.  Teknik  pengumpulan  data yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah Focus  Group  Discussion dengan  Bappenda Provinsi  NTB  dan desk  study  method untuk mengumpulkan  data  lainnya  yang  relevan. Adapun  alur  penelitian  ini  diilustrasikan  pada Gambar 2.
Sumber : Diolah, 2021
Gambar 2. Alur Penelitian Dinamika PAD NTB 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pemodelan  Dinamika  PAD  dengan
Sistem Dinamik 1. Identifikasi Variabel Identifikasi
variabel dilakukan untuk memperoleh  variabel  yang  terlibat  dalam model  dinamika  PAD  dengan  optimalisasi
PKB  dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Pada penelitian  ini,  PKB  dibagi  menjadi  2  sumber yaitu PKB yang berasal dari kendaraan roda 2 dan  PKB  yang  berasal  dari  kendaraan  jenis lainnya.
Tabel 6. Variabel Penelitian No Variabel Deskripsi Simbol 1 Jumlah kendaraan roda dua Jumlah kendaraan roda dua Provinsi NTB tahun 2020 Stock 2 Jumlah kendaraan lainnya Jumlah  kendaraan  lainnya  di  Provinsi  NTB tahun 2020 Stock 3 Penambahan roda 2 Jumlah  penambahan  kendaraan  bermotor  roda dua Converter 4 Mutasi roda 2 Rata-rata  jumlah  kendaraan  bermotor  roda  dua yang mutasi Converter 5 Penerimaan PKB Roda 2 Jumlah pajak kendaraan bermotor roda dua Rate 6 Tarif PKB Roda 2 Tarif PKB roda 2 Rate 7 Persentase pembayaran PKB roda 2 Rata-rata persentase wajib pajak yang membayar PKB roda 2 Rate 8 Penambahan kendaraan lainnya Jumlah penambahan kendaraan bermotor lainnya Converter 9 Mutasi kendaraan lain Rata-rata jumlah kendaraan lainnya yang mutasi Converter 10 Penerimaan  PKB  kendaraan lainnya Jumlah pajak kendaraan lainnya Rate 11 Tarif PKB kendaraan lainnya Tarif PKB kendaraan lainnya Rate 12 Persentase pembayaran PKB kendaraan lainnya Rata-rata persentase wajib pajak yang membayar PKB kendaraan lainnya Rate 13 PKB Jumlah  penerimaan  pajak  dari  kendaraan bermotor Rate 14 PAD NTB Pendapatan Asli Daerah NTB Rate 15 PAD Lainnya Penerimaan daerah dari HPKDYD dan lain-lain PAD yang sah Rate
16 Lain-lain PAD yang sah Pendapatan dari PAD lain yang sah NTB tahun 2017-2020 Rate 17 HPKDYD Pendapatan  dari  hasil  pengelolaan  kekayaan daerah yang dipisahkan NTB tahun 2017-2020 Rate 18 Pajak Sumber Lainnya Penerimaan pajak daerah selain dari PKB rate 19 Pajak rokok Pendapatan pajak rokok NTB tahun 2017-2020 Rate 20 PBBKB Pendapatan  pajak  bahan  bakar  kendaraan bermotor NTB tahun 2017-2020 Rate 21 BBNKB Pendapatan pajak dari bea balik nama kendaraan bermotor NTB tahun 2017-2020 Rate 22 PAP Pajak  daerah  dari  penggunaan  air  permukaan NTB tahun 2017-2020 Rate 23 Retribusi Penerimaan daerah dari retribusi daerah rate 24 Retribusi perizinan tertentu Pendapatan dari retribusi perizinan tertentu NTB tahun 2017-2020 Rate 25 Retribusi jasa usaha Pendapatan dari retribusi jasa usaha NTB tahun 2017-2020 Rate 26 Retribusi jasa umum Pendapatan dari retribusi jasa umum NTB tahun 2017-2020 Rate
Sumber : Diolah ,2021
Sumber : Diolah ,2021
Gambar 3. Causal Lood Diagram Penerimaan PAD

## 2. Hipotesis Dinamik
Berdasarkan variabel di atas, maka dibuat Causal Loop Diagram (CLD) menggambarkan umpan  balik  antar  variabel.  Adapun  CLD dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Adapun  umpan balik antar variabel adalah sebagai berikut.
a. Peningkatan PAD berhubungan dengan  penerimaan  PAD  dari  pajak daerah,  HPKDYD,  retribusi  daerah dan  lain-lain  PAD  yang  sah.  Semakin tinggi nilai penerimaan tersebut, maka jumlah  PAD  juga  semakin  tinggi. Demikian juga sebaliknya, jika
penerimaan  dari  sumber  tersebut rendah, maka PAD juga rendah.
b. Retribusi  daerah  berasal  dari  retribusi jasa  usaha,  retribusi  jasa  umum  dan retribusi  perizinan  tertentu.  Semakin besar  nilai  retribusi-retribusi  tersebut, maka penerimaan retribusi daerah juga semakin tinggi. Demikian juga sebaliknya.
c. Pajak  Daerah  bersumber  dari  PKB, BBNKB,  PBBKB,  PAP  dan  pajak rokok.  Semakin  tinggi  nilai  sumber- sumber  pajak  tersebut,  maka  semakin tinggi  nilai  penerimaan  pajak  daerah. Jika  nilai  sumber  tersebut  mengalami
penurunan,  maka  julah  pajak  daerah juga menurun.
d. PKB berasal dari pajak yang dihasilkan  oleh  kendaraan  roda  dua dan kendaraan lainnya seperti minibus,  sedan,  alat  berat/  besar, tronton,  truck,  pickup,  tronton,  bus dan lainnya.
e. Semakin  banyak  kendaraan,  maka jumlah  wajib  pajak  kendaraan  juga semakin banyak.
f. Jumlah wajib pajak yang banyak akan meningkatkan  jumlah  PKB  jika  WP
melakukan  pembayaran  pajak  atas kepemilikan kendaraan mereka. Semakin  tinggi  persentase  WP  yang membayar pajak, maka semakin tinggi pula penerimaan PKB.

## 3. Formulasi Model
Berdasarkan  variabel  dan  CLD,  maka dibuat model dinamika PAD yang direpresentasikan  dalam stock  flow  diagram pada Gambar 4.
Sumber : Diolah ,2021 Gambar 4. Stock Flow Diagram Dinamika PAD
Tabel 7. Retribusi Daerah Provinsi NTB Tahun 2017 -2021
Sumber : Bappenda Provinsi NTB, 2020
Ketentuan yang dibangun dalam pemodelan  dinamis  PAD  adalah  sebagai berikut. URAIAN 2017 2018 2019 2020 2021 Retribusi Jasa Umum 9.938.199.500 8.624.635.869 7.598.952.648 2.131.999.598 2.505.500.000 Retribusi Pelayanan Kesehatan 9.935.349.500 8.621.610.869 7.568.265.254 2.081.835.300 2.500.000.000 Retribusi Penggantian Biaya Cetak 2.850.000 3.025.000 30.687.394 50.164.298 5.500.000 Retribusi Jasa Usaha 11.284.024.014 10.821.267.897 12.206.724.627 13.169.630.286 40.604.657.500 Retribusi pemakaian Kekayaan Daerah 4.894.553.233 5.475.247.747 5.915.411.807 4.614.187.965 27.080.179.200 Retribusi tempat penginap/pesanggr.villa 3.515.795.000 2.436.536.000 2.567.480.000 778.175.000 3.302.628.000 Retribusi Penjualan Prod. Usaha Daerah 2.873.675.781 2.437.434.225 2.524.026.445 2.076.824.046 6.265.350.300 Retribusi  Terminal - 45.894.000 304.772.000 259.493.000 440.000.000 Retribusi Tempat Rekreasi - 184.713.925 549.758.375 5.222.820.275 3.516.500.000 Retribusi Tempat Olahraga - 241.442.000 345.276.000 218.130.000 - Retribusi Perijinan Tertentu 1.863.889.200 1.825.320.166 1.675.172.250 1.152.623.975 4.109.800.000 Retribusi Izin Trayek 153.720.000 192.010.000 189.995.000 117.785.000 150.200.000 Retribusi Izin Usaha Perikanan 54.036.000 269.377.866 1.009.054.870 586.474.807 2.309.600.000 pemberian perpanjangan IMTA kpd pemberi tenaga kerja Asing - LRA 1.656.133.200 1.363.932.300 476.122.380 448.364.168 1.650.000.000 RETRIBUSI DAERAH 23.086.112.714 21.271.223.932 21.480.849.525 16.454.253.859 47.219.957.500
a. Jumlah  kendaraan  roda  2  tahun  ini  (t) adalah jumlah kendaraan tahun lalu (t-1) + penambahan  kendaraan  roda  2  –  mutasi kendaraan roda 2
b. Jumlah  kendaraan  lainnya    tahun  ini  (t) adalah  jumlah  kendaraan  lainnya  tahun lalu (t-1) + penambahan kendaraan lainnya – mutasi kendaraan lainnya
c. PAD  NTB  diperoleh  dari  jumlahan  pajak daerah,  retribusi  daerah,  HPKDYD  dan lain-lain PAD yang sah.
d. Pajak daerah lainnya merupakan jumlahan dari  BBNKB,  PPBK,  PAP  dan  pajak rokok  dengan  menggunakan  data  yang ditunjukkan dalam Tabel 2.
e. PAD  lainnya  merupakan  jumlahan  dari HPKDYD  dan  lain-lain  PAD  yang  sah dengan menggunakan data pada Tabel 1.
f. Nilai  awal  jumlah  kendaraan  roda  dua adalah 1.751.770, sedangkan untuk kendaraan  lainnya  adalah  187.859.  Nilai ini  merupakan  nilai  yang  diperoleh  dari jumlah  kendaraan  yang  terdaftar  dan  aktif pada tahun 2020.
g. Tarif  pajak  disesuaikan  dengan  peraturan daerah  Provinsi  NTB  yang  ditunjukkan dalam Tabel 4.
h. Persentase  pembayaran  pajak  didasarkan pada persentase wajib pajak yang membayar pajak kendaraan bermotor roda dua  dan  kendaraan  lainnya.  Adapun persentase WP yang melakukan pembayaran  PKB  yaitu  62%  untuk  roda dua  dan  83%  untuk  kendaraan  lainnya.
Mutasi  kendaraan  bermotor  diasumsikan terdapat 1 dari 10000 kendaraan bermotor roda  dua  dan  1  dari  100  kendaraan lainnya.
i. Retribusi  daerah  diperoleh  dari  jumlahan retribusi  jasa  umum,  jasa  usaha  dan perizinan  tertentu  dengan  menggunakan data pada periode 2017-2021 dapat dilihat pada Tabel 7.
j. Penambahan  roda  dua  diformulasikan dengan  jumlah  kendaraan  roda  dua dikalikan  dengan  laju  penambahan  roda dua yang dalam hal ini setara dengan rata- rata  0,04.  Per  tahun.  Sedangkan  untuk kendaraan lainnya merupakan hasil perkalian  jumlah  kendaraan  lain  dengan laju  penambahannya  yaitu  rata-rata  0,01 per tahun.
k. Penerimaan  PKB  diformulasikan  sebagai hasil kali jumlah kendaraan, tarif kendaraan dan persentase pembayaran dan data PAD.
4. Validasi Model
Validasi model dilakukan untuk
mengetahui  keseuaian  model  dengan  kondisi actual. Untuk melakukan hal tersebut, dilakukan  pengujian  beda rata-rata  data actual dan  data  hasil  simulasi.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  mengetahui perbedaan  model  dengan  data  historis  dengan data  hasil  simulasi.  Uji  ini  dilakukan  dengan mengggunakan  uji  statistic  t-test dengan hipotesa  awal  adalah  tidak  ada  perbedaan antara data historis dengan data hasil simulasi.
Data  yang  dilakukan  uji  beda  yaitu  data PKB.  Adapun  hasil  uji  statistic  dengan menggunakan software Minitab sebagai berikut.
Tabel 8. Hasil t-test data aktual dan data hasil simulasi Data Hipotesis awal T- value P- value PKB Tidak ada perbedaan rata- rata PKB data actual dan data hasil simulasi 0,14 0,891 PAD Tidak ada perbedaan rata- rata PAD data actual dan data hasil simulasi -0,46 0,656

## Sumber : Diolah ,2021
Berdasarkan  Tabel  8,  diperoleh  bahwa  model yang  digunakan  dalam  dinamika  PAD  dengan menggunakan  pemodelan  system  dinamik dapat  digunakan  untuk  memodelkan  dinamika PAD  Provinsi  NTB.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari nilai p-value yang  mempunyai  nilai  lebih  dari 0,05.

## 5. Simulasi Model
Berdasarkan hasil simulasi dengan menggunakan software STELLA,  diperoleh bahwa nilai Penerimaan PKB Roda, PKB dari kendaraan  lainnya,  PKB  dan  PAD  NTB mengalami fluktuasi pada tahun 2021-2030.
Sumber : Diolah ,2021 Gambar 5. Proyeksi PKB dan PAD NTB Tahun 2021-2030

## Sumber : Diolah ,2021

## Gambar 6. Dinamika PAD dengan perubahan tingkat persentase pembayaran PKB
Hasil  simulasi  tersebut  memberikan  gambaran proyeksi  PKB  baik  untuk  kendaraan  roda  dua taupun  kendaraan  lainnya  dan  PAD  pada  11 tahun  mendatang  yaitu  mulai  tahun  2021 sampai  dengan  tahun  2022.  Fluktuasi  nilai PKB  dipengaruhi  oleh  penambahan  kendaraan bermotor  dan  tingkat  pembayaran  PKB (Rosdiana, 2009). Situasi ini tentunya memerlukan  strategi  dari  pemerintah  untuk selalu  meningkatkan  PAD  terutama  dalam
PKB. Beberapa strategi yang untuk meningkatkan PAD adalah sebagai berikut. a. Sosialisasi pembayaran PKB.
b. Optimaliasi  aplikasi e-Samsat,  samsat delivery,  samsat  on  call,  dan  e-samsast autodebet untuk PNS.
c. Pelayanan samsat pada lokasi strategis dan mudah diakses oleh wajib pajak
d. Optimalisasi  agen  samsat,  JPS,  tenaga pendamping dan lainnya untuk
penyampaian  SP2T  kepada  wajib  pajak menjelang  jatuh  tempo  atau  surat  teguran setelah jatuh tempo.
e. Operasi gabungan untuk penertiban kendaraan bermotor.
6. Analisis Sensitivitas Parameter Analisis sensitivitas dilakukan untuk
mengetahui  perubahan  dinamika  PAD  dengan adanya  pergeseran  nilai  parameter  tertentu. Parameter yang diubah dalam kasus ini adalah
persentase  tingkat  pembayaran  wajib  pajak. Pada  bagian  ini  akan  diperlihatkan  dinamika PAD  dengan  mengubah  tingkat  pembayaran PKB roda dua, mulai dari 40% sampai dengan 80%,  sedangkan  untuk  kendaraan  lainnya sensitivitasnya dilihat dari 60% sampai dengan 90%.  Adapun  dinamika  PAD  secara  rata-rata adalah  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Pada Gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  secara rata-rata,  kenaikan  atau  penurunan  1%  tingkat pembayaran PKB roda dua akan meningkatkan atau  menurunkan  1%  PAD.  Kenaikan  atau penurunan  1%  tingkat  pembayaran  PKB kendaraan  lainnya  akan  meningkatkan  atau menurunkan 2% PAD.
B. Pemodelan  Dinamika PAD dengan Pendekatan Linier, Kuadratik, Eksponensial dan S-Kurve Pemodelan ini dibentuk dengan menggunakan pendekatan model linear, quadratic,  Exponential  dan  s-curve. Pada bagian  ini  dilakukan  proyeksi  penerimaan PAD  dan  komponennya  yaitu  pajak  daerah, HPKDYD,  retribusi  daerah  dan  lain-lain  PAD yang sah. Pemilihan model terbaik dinilai dari MAPE, MAD dam MSD.

## JURNAL MANEKSI  VOL 10, NO. 2, BULAN DESEMBER TAHUN 2021

## 1. Proyeksi Pajak Daerah

## Tabel 9. Model Proyeksi Pajak Daerah NTB
Model MAPE MAD MSD Linear 5,53621E+00 5,31103E+10 3,58090E+21 Quadratic 4,65917E+00 4,27088E+10 2,30555E+21 Exponential- growth 7,34551E+00 7,04081E+10 9,33590E+21 S-SCurve 3,98703E+00 3,95559E+10 2,27529E+21
Sumber : Diolah, 2021
Berdasarkan  hasil  pengukuran  MAPE, MAD  dan  MSD  diperoleh  model  terbaik untuk  pajak  daerah  adalah S-Curve .
Adapun  model  proyeksi  pajak  daerah adalah
Tren  analisis  pajak  daerah  dapat  dilihat pada Gambar 7.

## Sumber : Diolah ,2021
Gambar 7. Tren Pajak Daerah NTB

## 2. Proyeksi Retribusi Daerah
Model  terbaik  proyeksi  retribusi  daerah adalah exponential  growth .  Pemilihan  model tersebut  dilihat  dari  nilai  MAPE  dan  MAD yang  yang  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  model  yang  lain  seperti  yang ditunjukkan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Model Proyeksi Retribusi Daerah
NTB Model MAPE MAD MSD Linear 4,35842E+01 8,21519E+09 1,50991E+20 Quadratic 4,98529E+01 9,00299E+09 1,36203E+20 Exponential- growth 3,51307E+01 7,99891E+09 1,67403E+20

## Sumber : Diolah, 2021
Persamaan model proyeksi retribusi daerah NTB adalah .
Adapun tren retribusi daerah NTB dapat dilihat pada Gambar 8.

## Sumber : Diolah, 2021
Gambar 8. Tren Retribusi Daerah NTB
3. Proyeksi Lain-lain PAD yang Sah Proyeksi  PAD  yang  berusumber  dari  lain- lain  PAD  yang  sah  digambarkan  dalam persamaan kuadratik
– . Model  kuadratik  dipilih  karena  memiliki nilai  MAPE  dan  MSD  yang  lebih  kecil dari  model  lain  seperti  yang  terlihat  pada Tabel  11.  Tren  lain-lain  PAD  yang  sah dapat dilihat pada Gambar 9. Tabel 10. Model Proyeksi Lain-lain PAD yang Sah NTB Model MAPE MAD MSD Linear 6,65498E+00 2,26033E+10 5,31654E+20 Quadratic 1,24617E+00 4,07380E+09 2,07449E+19 Exponential- growth 6,25664E+00 2,14391E+10 4,83922E+20 Sumber : Diolah, 2021
Sumber : Diolah, 2021 Gambar 9. Tren Lain-lain PAD yang Sah NTB
4. Proyeksi  Hasil  Pengelolaan  Kekayaan
Daerah yang Dipisahkan Tabel 11. Model Proyeksi HPKDYD NTB Model MAPE MAD MSD Linear 3,81677E+01 2,76798E+10 8,56504E+20 Quadratic 1,35775E+01 8,50092E+09 9,03321E+19 Exponential- growth 2,87885E+01 2,40684E+10 7,58367E+20

## JURNAL MANEKSI  VOL 10, NO. 2, BULAN DESEMBER TAHUN 2021

## Sumber : Diolah, 2021
Tabel  11  merupakan  hasil  perhitungan MAPE,  MAD  dan  MSD  pada  pemodelan proyeksi  HPKDYD  dengan  menggunakan model linear,  quadratic dan exponential- growth .  Model  terbaik  yang  diperoleh berdasarkan  Tabel  11  adalah quadratic dengan persamaan

## –
Tren HPKDYD dapat dilihat pada Gambar 10.
Sumber : Diolah, 2021 Gambar 10. Tren Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan NTB
5. Proyeksi PAD Tabel 12. Model Proyeksi HPKDYD NTB Model MAPE MAD MSD Linear 3,48423E+00 5,52514E+10 4,93312E+21 Quadratic 3,61683E+00 5,52514E+10 4,20803E+21 Exponential- growth 3,56689E+00 5,72576E+10 5,46850E+21 S-Curve 4,15889E+00 6,20084E+10 5,21308E+21 Sumber : Diolah, 2021
Berdasarkan  Tabel  12,  diperoleh  bahwa model  yang  terbaik  untuk  meramalkan  PAD adalah model linier yaitu
Berdasarkan  model-model  di  atas,  maka proyeksi  nilai  komponen  PAD  pada  5  tahun selanjutnya  yaitu  tahun  2021  sampai  dengan 2025 sebagai berikut.
Tabel 11. Proyeksi Komponen PAD NTB Tahun Pajak Daerah Retribusi Daerah HPKDYD LLPAD 2021 1,45203E+12 1,91910E+10 1,44681E+11 5,28010E+11
2022 1,49175E+12 1,88259E+10 2,79350E+11 6,93338E+11
2023 1,52263E+12 1,84677E+10 4,69379E+11 9,03872E+11
2024 1,54634E+12 1,81164E+10 7,14767E+11 1,15961E+12 2025 1,56440E+12 1,77717E+10 1,01551E+12 1,46056E+12
Sumber : Diolah, 2021 Perbandingan proyeksi PAD dengan
menggunakan  analisis time  series dan  system dinamik dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Perbandingan Proyeksi PAD NTB
Tahun Time series Sistem Dinamik 2021 1,970,240,000,000 1,944,047,493,026.23 2022 2,071,230,000,000 1,950,984,148,918.16 2023 2,172,220,000,000 1,958,119,383,954.85 2024 2,273,210,000,000 1,965,459,127,708.55 2025 2,374,190,000,000 1,973,009,487,038.56 Sumber : Diolah, 2021 Peningkatan  PAD  dengan  menggunakan pemodelan dinamik relatif lebih kecil daripada dengan  menggunakan  analisis time  series . Akan  tetapi,  secara  keseluruhan,  nilai  PAD diproyeksikan  mengalami  peningkatan  tiap tahunnya.

## 5. PENUTUP 5.1.  Kesimpulan
Pada  umumnya,  peramalan  atau  proyeksi penerimaan  PAD  mengalami  peningkatan  tiap tahunnya.  Proyeksi  penerimaan  PAD  dengan menggunakan  analisis time  series cenderung lebih  tinggi  daripada  menggunakan  system dinamik. Akan tetapi, untuk pemodelan jangka panjang,  model time  series tidak  bisa digunakan,  sedangkan  dengan  pendekatan system  dinamik,  proyeksi  dapat  dilakukan untuk jangka waktu yang relatif lebih panjang. Hal ini dikarenakan system dinamik melibatkan  variabel  yang  menjadi tax  base misalnya  jumlah  kendaraan,  tarif  kendaraan, persentase  pembayaran  WP  dan  mutasi kendaraan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan menggunakan system dinamik diperoleh bahwa  peningkatan  1%  tingkat  pembayaran pajak  roda  dua,  akan  meningkatkan  atau menurunkan  rata-rata  1%  PAD,  sedangkan untuk  kendaraan  lainnya  akan  meningkatkan atau menurunkan rata-rata 2% PAD. Untuk itu, perlu dilakukan upaya atau strategi optimalisasi PKB tersebut dengan
mempertimbangkan  faktor  lainnya.    Pada pemodelan time  series yaitu  pemodelan  yang dipengaruhi  oleh  waktu,  juga  diperoleh peningkatan  yang  signifikan  pada  penerimaan PAD.  Berdasarkan  hasil  analisis,  3  komponen PAD  mempunyai    tren  menaik  yaitu  pajak daerah, HPKDYD dan lain-lain PAD yang sah, sedangkan  retribusi  daerah  memiliki  tren menurun.

## JURNAL MANEKSI  VOL 10, NO. 2, BULAN DESEMBER TAHUN 2021
Tren  atas  proyeksi  tersebut,  semestinya dapat menjadi peringatan awal untuk merencakanan penerimaan PAD, agar potensi- potensi  PAD  dapat  lebih  dioptimalkan  untuk mempercepat  pertumbuhan  daerah  NTB. Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  model time  series terbaik  yang  digunakan  untuk memproyeksi  PAD  adalah  model  linier,  pajak daerah menggunakan  model S-Curve , retribusi daerah  menggunakan exponential-growth dan HPKDY  serta  lain-lain  PAD  yang  sah menggunakan model quadratic .

## 5.2.  Saran
Penelitian  ini  dibuat  untuk  memberikan gambaran  tentang  dinamika  PAD  di  Provinsi NTB,  sehingga  pemerintah  dapat  membuat strategi  dalam  menetukan  target  PAD  pada tahun-tahun selanjutnya.
Rekomendasikan  yang  diberikan  peneliti untuk research berikutnya  adalah  penggunaan faktor  external  seperti  penggunaan tax  base dan  faktor  lainnya  untuk  memodelkan  PAD, sehingga  peramalan  tidak  hanya  tergantung oleh faktor waktu, akan tetapi juga diperngaruhi  oleh  faktor  lain  seperti  faktor mikro dan makro ekonomi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul  Halim.,  2004, Manajemen  Keuangan Daerah, Edisi Revisi . UPP AMP YKPN. Aryadi,  I.  G.  P.,  Pramuja,  A.,  Suhartini,  D., Efendi,  D.,  Peni,  P.  P.,  Azmi,  U.,  Ali Syafi’i,  Sunari,  Ida  Nyoman  Subagia,  & Indarti.,  2019, Penigkatan  Pendapatan Asli  Daerah  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Barat ,  Dinas  Komunikasi  Informatika dan Statistik.
Bird,  R.  M.,  2000, Subnational  revenues:
Realities  and  Prospects. Proceedings  of Decentralization  and  Accountability  of the  Public  Sector,  Annual  World  Bank Conference  on  DEvelopment  in  Latin AMerica and the Caribbean. Washington, DC World Bank , 319–336. https://pdfs.semanticscholar.org/c160/347 afdad7af7d72e90e891854184e4adf925.p df
E.M., B., & S, Y. S., 2005, Examination of an Altered  Barcode  on  a  Vehicle  Tax  Disc , Science & Justice, 45(3). Franzoni,  L.  A.,  1999, Tax  Evasion  and  Tax Compliance , University of Bologna. Hakim,  M.,  Sarma,  M.,  &  Harianto,  H.,  2018,
Strategi  Peningkatan  Pendapatan  Asli
Daerah Di Kabupaten Kepulauan Anambas, Jurnal Manajemen Pembangunan  Daerah,  10(1),  15–24. https://doi.org/10.29244/jurnal_mpd.v10i 1.22701
Hesni  Widi  Astuti,  Dian  Murniati,  Haninun, N.,  2021, Analisis  Penerimaan  Pajak Daerah  Provinsi  Lampung  Pada  Masa Pandemi  Covid-19 .  Jurnal  Manajemen,
10(1), 1411 – 4186. Hidayat, T., Subagyo, & Asih, A. M. S., 2008, Pembuatan Model Penerimaan Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  dengan Pendekatan Sistem Dinamik .
Indoneia,  B.  P.  K.  R.,  2020, Laporan  Hasil Pemeriksaan  Atas  Laporan  Keuangan Pemerintah Pusat Tahun 2019 . Juanda,  B.,  &  Junaidi.,  2012, Ekonometrika Deret  Waktu:  Teori  dan  Aplikasi ,  IPB Press.
Latipah, L., Wahyuningsih, S., & Syaripuddin, S.,  2019,  P eramalan  Pendapatan  Asli Daerah  Provinsi  Kalimantan  Timur Menggunakan Model Grey-Markov (1,1), Jambura  Journal  of  Mathematics,  1(2),
89–103. https://doi.org/10.34312/jjom.v1i2.2347 Lutfi, A., 2006, Penyempuranaan
Administrasi Pajak Daerah dan Retribusi Daerah : Suatu upaya dalam optimalisasi penerimaan  PAD, ILmu  Administrasi Dan Organisasi, XIV(1), 1–10. Rosdiana,  H.,  2009, Menggagas  Model Proyeksi  Penerimaan  PKB  dan  BBNKB. Bisnis  Dan  Birokrasi, Jurnal  Imu Administrasi  Dan  Organisasi,  16,  147– 159.
Satyarini,  R.,  2007, Menentukan  Metode Peramalan  yang  Tepat. B ina  Majalah Ilmiah Fakultas Ekonomi Unpar, 11(1). Sterman,  J.  D.,  2004, Business  Dynamics: Systems  Thinking  and  Modeling  for  a Complex World . Mc Graw Hill Inc.
Taufick,  A.  I.,  2016, Analisis  Pengaruh Tingkat Kemandirian Fiskal dan Belanja Modal Daerah Terhadap Indeks Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota di  Jawa  Provinsi  Timur  Tahun  2009-
2013 . Jurnal Ilmiah, 1–15.
Wilson,  H.,  &  Keating,  B.,  2002, Business Forecasting  with  Accompanying  Excell Based  Forecats  Software  4  Edition , McGraw-Hill.
Wolstenholme,  E.,  &  Coyle,  R.,  1984, Erratum:  The  Development  of  System Dynamics  as  a  Methodology  for  System

## JURNAL MANEKSI  VOL 10, NO. 2, BULAN DESEMBER TAHUN 2021
Description and Qualitative AnalysisJournal  of  the  Operational Research Society , 35 , 77.
https://doi.org/10.1057/jors.1984.10.